出品|WEMONEY研究室

文|王彥強

當傳統(tǒng)銀行遇上科技“新寵”DeepSeek，會碰撞出怎樣的火花？

隨著DeepSeek的持續(xù)火爆，不少銀行官宣成功接入deepseek。據(jù)了解，目前，已有工商銀行、建設(shè)銀行、郵儲銀行、江蘇銀行、北京銀行、成都銀行、重慶銀行、中原銀行、青島農(nóng)商行、海安農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行、微眾銀行、新網(wǎng)銀行、百信銀行和蘇商銀行等15家銀行宣布接入DeepSeek系列模型。

這一波“AI+金融”的浪潮并非偶然。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的倒逼下，傳統(tǒng)銀行正通過深度綁定科技伙伴來重塑競爭力——既要在降本增效的“生存戰(zhàn)”中突圍，更要在個性化服務(wù)、實時風控等“價值戰(zhàn)”中構(gòu)建護城河。而DeepSeek這類技術(shù)提供商的角色，也從單純的工具輸出方，逐步升級為金融機構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型的“戰(zhàn)略共謀者”。

中信證券研報指出，對于傳統(tǒng)金融機構(gòu)，擁抱AI變革將是必選項，預(yù)計核心價值包括：一是降本增效，減少重復(fù)性人力投入，釋放員工專注高價值任務(wù)；二是風險可控，實時監(jiān)控市場與操作風險，避免重大損失；三是體驗升級，提供個性化、即時化服務(wù)，增強客戶粘性；四是創(chuàng)新驅(qū)動，通過AI技術(shù)打造差異化競爭優(yōu)勢，搶占市場先機。

多家銀行接入DeepSeek，應(yīng)用場景各有側(cè)重

DeepSeek的開源模式，意味著它可以像樂高積木一樣可拼可改，不僅降低了企業(yè)應(yīng)用大模型的使用門檻，也為多場景智能應(yīng)用提供了可能。

在國有行中，工商銀行基于自主研發(fā)、全棧自主可控的大模型平臺—“工銀智涌”，在同業(yè)中率先引入DeepSeek系列開源大模型底座，構(gòu)建了財報分析助手、AI財富管家等10余個典型場景，推動業(yè)務(wù)流程智能化升級，有效提升工作質(zhì)效。

建設(shè)銀行通過部署DeepSeek模型，優(yōu)化信貸審批流程，實現(xiàn)非標材料識別準確率提升至同業(yè)標桿水平，同時構(gòu)建關(guān)聯(lián)風險圖譜強化反欺詐能力，提升風險標簽精準度。在智能客服系統(tǒng)集成DeepSeek語義理解技術(shù)后，顯著提升復(fù)雜咨詢的響應(yīng)效率，并借助代碼助手加速核心系統(tǒng)迭代。

郵儲銀行則依托自有大模型“郵智”，第一時間本地部署并集成DeepSeek-V3模型和輕量DeepSeek-R1推理模型。首先將DeepSeek大模型應(yīng)用于“小郵助手”，新增邏輯推理功能，增強精準服務(wù)效能，并通過深度分析等功能，精準識別用戶需求，提供個性化和場景化的服務(wù)方案。

在城商中，北京銀行則早在2024年底，就聯(lián)合華為率先引入部署DeepSeek系列大模型，探索Deepseek大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，目前已在AIB平臺京行研究、京行智庫、客服助手、京客圖譜等多個關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景中試點應(yīng)用。

重慶銀行也在近期通過官方微信公眾號宣布，完成DeepSeek-R1模型的本地化部署及驗證性測試，實現(xiàn)了更加精準的語義理解、邏輯推理和多輪對話能力。

在農(nóng)商行中，也有不少銀行接入DeepSeek。如青島農(nóng)商銀行透露，已本地化部署以DeepSeek大模型為基座的企業(yè)級AI模型服務(wù)平臺“智慧Qimi”，應(yīng)用于網(wǎng)點廳堂數(shù)字人、培訓教材文本校驗等場景，以推動全行數(shù)字金融發(fā)展進一步智能化升級。

重慶農(nóng)村商業(yè)銀行也宣布借助騰訊云大模型知識引擎的能力，在企業(yè)微信上線基于DeepSeek模型的智能助手應(yīng)用“AI小渝”，成為全國首批接入DeepSeek大模型應(yīng)用的金融機構(gòu)。

此外，在民營銀行中，也有部分銀行率先接入DeepSeek。如新網(wǎng)銀行自2024年5月起，就在系統(tǒng)研發(fā)場景中應(yīng)用DeepSeek大模型，分別構(gòu)建了研發(fā)知識問答助手與代碼續(xù)寫助手，縮短一線工程師在研發(fā)過程中查閱技術(shù)資料的耗時。

降本增效顯著，風險防控更精準

在息差承壓，行業(yè)競爭加劇的背景下，如何降本增效成為銀行業(yè)面臨的首要問題，而DeepSeek通過自動化、智能化的解決方案，能夠幫助銀行提高工作效率、降低成本、優(yōu)化業(yè)務(wù)策略，從而在市場競爭中保持領(lǐng)先地位。

以江蘇銀行的數(shù)據(jù)來看，該行應(yīng)用R1推理模型，結(jié)合郵件網(wǎng)關(guān)解析處理能力，實現(xiàn)郵件分類、產(chǎn)品匹配、交易錄入、估值表解析對賬全鏈路自動化處理，識別成功率達90%以上，目前已初步實現(xiàn)業(yè)務(wù)集中運營，按照平均手工操作水平測算，每天可節(jié)約9.68小時工作量。

成都銀行在接入DeepSeek后，通過“小模型+大模型”框架優(yōu)化?智能信貸?流程，信貸材料綜合識別率提升至?85%以上?，報告生成時間從數(shù)天壓縮至?1小時內(nèi)?，極大提升審批效率；?智能知識庫?覆蓋29個業(yè)務(wù)場景，結(jié)合優(yōu)化后的RAG技術(shù)，用戶問答采納率達?70%?，減少人工知識檢索成本；同時，在票據(jù)業(yè)務(wù)領(lǐng)域部署基于DeepSeek的“智能問答助手”，整合RAG與向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)，精準解答業(yè)務(wù)流程、法規(guī)咨詢等問題，降低操作風險并提升服務(wù)效率?。

百信銀行也表示，在DeepSeek系列模型的強大支撐下，智能代碼助手能力煥新升級，一是代碼補全；目前，已覆蓋80%研發(fā)人員，許多研發(fā)人員反饋，代碼助手的應(yīng)用使得研發(fā)效率顯著提升；二是技術(shù)問答，依托 DeepSeek豐富的知識庫和龐大的代碼庫，智能代碼助手不僅能提供各類技術(shù)知識，還能支持代碼生成、代碼解釋等場景。

在風險評估與預(yù)警這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，DeepSeek?多模態(tài)融合分析（文本/圖像/交易流）提升風險防控精度。

目前，江蘇銀行依托“智慧小蘇”大語言模型服務(wù)平臺，本地化部署微調(diào)DeepSeek-VL2多模態(tài)模型、輕量DeepSeek-R1推理模型，利用識別結(jié)果結(jié)合外部數(shù)據(jù)等方式智能檢測校驗合同信息，對風險較高的交易提前發(fā)出預(yù)警，有效防范潛在的信貸風險。在利用DeepSeek模型優(yōu)化后，識別及預(yù)警響應(yīng)速度提升20%。

微眾銀行在接入DeepSeek后，通過將DeepSeek模型嵌入風控審核系統(tǒng)，覆蓋貸前至貸后全周期，顯著提升信貸審批效率與反欺詐監(jiān)測準確率，有效降低人工審核成本?；同時，其反欺詐防御能力和信用風險監(jiān)控效率得到系統(tǒng)性優(yōu)化，進一步強化風險預(yù)警能力，助力信貸風險防范?

蘇商銀行也融合DeepSeek系列模型技術(shù)，構(gòu)建了“數(shù)據(jù)+算法+算力+場景”四位一體的智能決策體系，以提升風控水平。目前，該體系已用于信貸風控、反欺詐監(jiān)測等20余個業(yè)務(wù)場景，盡調(diào)報告生成效率提升40%，欺詐風險標簽準確率提升35%。

值得注意的是，DeepSeek大模型雖然具備強大的通用能力，但仍需重點關(guān)注以下風險：第一是，?數(shù)據(jù)安全與隱私保護。銀行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往涉及客戶隱私和商業(yè)機密，如何在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，利用這些數(shù)據(jù)對模型進行有效訓練，成為首要考慮的問題。第二是，?模型可靠性驗證。在信貸審批、合同審查場景中，DeepSeek仍存在?邏輯漏洞與事實性偏差?。

第三是，?技術(shù)依賴與系統(tǒng)穩(wěn)定性?。DeepSeek大模型的混合專家（MoE）架構(gòu)雖然可以降低計算成本，但高度依賴動態(tài)節(jié)點調(diào)度機制，若遭遇突發(fā)流量或分布式節(jié)點故障，可能引發(fā)交易延遲或中斷。第四是，?合規(guī)與法律風險?。如未經(jīng)授權(quán)使用受版權(quán)保護內(nèi)容等。簡言之，金融機構(gòu)在技術(shù)狂奔的同時，必須建立完善的風險管理體系。

整體而言，DeepSeek推動大模型從閉源走向開源，大幅度降低了本地化部署門檻。而本地化部署模式既滿足了金融機構(gòu)對數(shù)據(jù)主權(quán)與響應(yīng)速度的要求，也為AI技術(shù)深度適配細分業(yè)務(wù)場景提供了靈活空間，標志著銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入精準化落地階段。